Python calculate_and_log_val_metricsの例

コード例 #1

ファイル: generate_predictions.py プロジェクト: Mewtwonite7/Name

def _save_test_results(test_dataset, predictions_filename, nn_model,
                       prediction_modes, **kwargs):
    test_dataset_ids = transform_contexts_to_token_ids(
        list(lines_to_context(test_dataset)), nn_model.token_to_index,
        INPUT_SEQUENCE_LENGTH, INPUT_CONTEXT_SIZE)

    calculate_and_log_val_metrics(
        nn_model,
        load_context_sensitive_val(nn_model.token_to_index,
                                   nn_model.condition_to_index),
        load_context_free_val(nn_model.token_to_index))

    log_predictions(predictions_filename, test_dataset_ids, nn_model,
                    prediction_modes, **kwargs)

コード例 #2

ファイル: generate_predictions.py プロジェクト: Allensmile/cakechat

def _save_test_results(test_dataset, predictions_filename, nn_model, prediction_mode, **kwargs):
    test_dataset_ids = transform_contexts_to_token_ids(
        list(lines_to_context(test_dataset)), nn_model.token_to_index, INPUT_SEQUENCE_LENGTH, INPUT_CONTEXT_SIZE)

    calculate_and_log_val_metrics(nn_model,
                                  load_context_sensitive_val(nn_model.token_to_index, nn_model.condition_to_index),
                                  load_context_free_val(nn_model.token_to_index))

    log_predictions(
        predictions_filename,
        test_dataset_ids,
        nn_model,
        mode=prediction_mode,
        candidates_num=LOG_CANDIDATES_NUM,
        **kwargs)

コード例 #3

ファイル: train.py プロジェクト: zhengjunzhao1991/cakechat

def _calc_and_save_val_metrics(nn_model,
                               context_sensitive_val_subset,
                               context_free_val,
                               prediction_mode=PREDICTION_MODE_FOR_TESTS):
    val_metrics = calculate_and_log_val_metrics(nn_model, context_sensitive_val_subset, context_free_val,
                                                prediction_mode)
    save_metrics(val_metrics)

    return val_metrics